“社会计算与社会科学”主题的
专家点评发言观点汇总
——中国社会科学院大学举办的“计算与人文社科融合创新高端论坛”暨“计算社会科学研究中心”成立大会上的专家点评发言观点
一、罗教讲教授，武汉大学社会学院教授，博士生导师，中国社会心理学会副理事长，湖北省社会心理学会理事长
人物介绍
罗教讲，武汉大学社会学院教授，博士，博士生导师。本科毕业于湖南师范大学教育系心理学专业，获南开大学社会学硕士学位和武汉大学西方经济学博士学位。1996年赴美国依阿华大学做访问学者一年，2002年赴美国哈佛大学做访问学者一年。现任武汉大学社会学系经济社会学方向博士生导师，泰国正大管理学院教授、博士生导师，泰国暹罗智库首席研究员；中国社会心理学会副理事长，湖北省社会心理学会理事长，《社会心理学研究》杂志编委。多年来一直致力于跨学科的社会学研究，希望通过融合社会学、经济学与心理学的理论与方法，为建设解释中国社会变迁、历史演化与文化发展的中国社会学做出自己的贡献。发表论文几十篇，完成各类纵向和横向课题几十项。从2015年开始进行大数据与计算社会学的研究，2016年作为首席专家承担我国社科基金重大课题《大数据时代计算社会科学的产生、现状与发展前景研究》的科研任务。
罗教讲教授点评发言观点：
罗教讲教授：各位专家、各位领导大家下午好！非常高兴有这个机会来参加这个会议，这对我来说是一个很好的学习的机会，特别是刚才听王飞跃老师演讲非常的震撼。因为我只有5分钟的发言时间，抓紧时间把想表达的意思表达一下。
第一
祝贺计算社会科学研究中心成立
第一个想表达的意思是要对中国社会科学院大学计算社会科学研究中心的成立表示热烈的祝贺！我觉得在中国社会科学界这应该是一件大事。对于我国计算社会科学的发展，这是非常重要的事情。新的时代，社会在快速发展，社会科学如何发展，这是我们现在非常关注的问题。在这个高新科技发展异常迅速的时代，以往传统的社会科学必定会有一场革命性的变化。王飞跃老师说不希望用“革命”这个词，我还真的喜欢用革命这个概念，尽管库恩所讲的“科学革命”主要是针对自然科学，但社会科学中经济学里面一直在讲“革命”，从边际革命、凯恩斯革命、科斯革命、博弈论革命，一直到后来的神经经济学革命和现在的复杂经济学革命等等。我们社会学界好像不怎么喜欢讲“革命”，社会学喜欢讲“危机”，很少看到讲社会学革命的。但现在不同了，我们认为计算社会学的产生和发展，将给社会学带来一场颠覆性的革命。
第二
计算社会科学是一场革命
我2018年的时候应邀做过题为“人工智能的发展与社会科学的革命”的讲演（论文尚未发表），认为过去自然科学讲革命的时候，主要只是讲研究方法的进步引起学科的革命，我把这叫表层的革命。现在因为高科技的发展，特别是人工智能的突破性发展，不仅社会科学研究的方法变了，更重要的是，作为社会科学研究对象的人和社会都发生了根本性的变化，现在我们已经到了要重新定义人和社会的时候了，所以我们认为社会科学的颠覆性的革命（深层革命）必然会发生。
我想要表达的意思就是，今天听王飞跃老师所讲收获很大。为什么呢？刚才主持人介绍的时候说在社会学界，我们团队关注计算社会学的发展是比较早的，我们2015年开始关注，发表论文介绍西方计算社会科学的发展，召开“大数据与计算社会科学发展”的国际学术会议；2016年申请国家社科基金重大课题成功，拿到了这样的课题：《大数据时代计算社会科学从产生、现状与发展前景研究》。我跟王老师以前还从未见过面，但王老师很早就成为我们关注和研究的对象了。因为王老师在国内出的第一本书《社会计算的基本方法应用》是我们培养学生的必读书，当然，社科院王国成教授的《计算社会科学引论》也是我们确定的研究生的必读书。而且王飞跃老师发表了相当多中英文论文，给我们非常多的启示。我们关注王老师，是因为我们的社科基金重大课题，要研究大数据时代计算社会科学是如何产生的、怎么发展的，特别是要预测未来会是一个什么样的走向。因此，我们要全面关注和了解全世界计算社会科学发展的动态，特别要关注这个领域中著名学者们的研究成果，王飞跃老师就是其中之一。
以前我们在写文章时，在向中国读者介绍计算社会学这个概念到底何时提出的，我们一直认为是美国人在2014年在斯坦福大学那个会议上第一次提出“计算社会学”。今天听王老师的报告，得知您在2003年写文章就已经提出“计算社会学”这个概念，后来因为种种原因改为“社会计算”。我们把您的研究成果跟西方比对，发现中国人在这个领域不比西方落后，我们甚至更早地提出了新的概念，生产出了新的知识，有了计算社会科学的研究成果，只是我们没有及时地理论化、体系化，因而没有在国际学术界获得属于我们的学术话语权。现在已经到了需要我们积极努力来做好这项工作的时候了。
因为我们的课题，要研究计算社会科学如何产生、如何发展、未来走向是什么这些问题，我们以前主要关注西方计算社会科学发展的动向，今天听王老师的讲演给我很大的启示，我们需要更多地关注我国学者的研究成果，王飞跃研究员就是我们重点研究的一个对象，当然还有很多在计算社会科学研究中取得了优秀成功的其他中国学者，也是我们关注和研究的对象，从而充分展示我们中国学者对计算社会科学发展所做出的贡献。
第三
跨学科研究需要大家共同探索，克服学科边界
借今天这个机会，也跟各位同仁交流一些计算社会科学研究方面的体会。计算社会科学的发展不容易，这是我们最深刻的体会。我们做计算社会学，2015年开始一直希望在全国推动计算社会学的发展，但是推动起来比较困难。特别是跨学科的研究，说起来容易，真正做起来难。因为每个学科都有自己的边界，各个学科之间学者的知识结构和观念都存在差异，要找到共同的话语不容易。
尽管如此，但我们一直在努力开展跨学科的研究。我们武汉大学组成计算社会科学研究的跨学科团队，其专业包括计算机、数学、物理、图书情报和信息科学、经济学、社会学、新闻传播、文史哲等。而且武汉大学拥有多年全球排名第一的遥感科学这一有利条件。武汉大学遥感科学的院士们公开提出，过去遥感科学只研究空间、研究地理，现在要研究人、研究社会。遥感学科的李德仁院士和龚健雅院士团队一直在做这个工作，他们主动邀请我们这些做人文社会科学研究的人来参加。我们现在充分利用武大遥感学科在全球比较高的地位，遥感学者主动去研究人和社会这样一种难得的机遇，积极推动计算社会科学的发展。所以我们现在提出要研究“计算空间社会学”，把“空间”变量加入到计算社会学的研究模型中去。
最后，预祝中国社会科学院大学计算社会科学研究中心，成为我们进行计算社会科学合作研究和交流的重要平台，以此为基础，大力推动我国计算社会科学的发展，谱写中国计算社会科学发展的新篇章。谢谢大家！
二、陈华珊副研究员，中国社会科学院社会发展战略副研究员 中国社会科学院社会景气研究中心主任
人物介绍
陈华珊，中国社会科学院社会发展战略研究院副研究员、中国社科院社会景气研究中心主任，曾先后作为美国密歇根大学、斯坦福大学访问学者。目前主要从事基于大数据的社会学实证研究，主要研究领域为：组织社会学、互联网与社会、量化研究方法、社会网络分析，主持包括国家社科基金在内的多项大数据相关实证研究课题，是科研过程数字化、信息化重度爱好者。
陈华珊副研究员点评发言观点：
第一
计算社会科学研究中心是实现了社科院各个研究所一个心愿
陈华珊：各位老师、各位专家、各位领导下午好，感谢王老师的邀请来参加今天下午这个会。来社科院这么多年，我知道社科院传统上是以文科，特别是基础文科为强项的一个研究机构，所以我们传统对文科的刻板印象都是剪刀+糨糊，很少拿算盘或计算机作为我们的研究工具。今天社科院大学成立的“计算社会科学研究中心”也是实现了这么多年来社科院各个研究所的一个心愿，我们这几年与各个所青年科研人员交流，一直有心愿成立跨学科的研究中心，现在社科院大学设立的“计算社会科学研究中心”给我们开了非常好的头，希望今后能在社科院大学的带领和促动下更好开展与计算社会科学相关的研究。
第二
数理社会学兴起
今天王飞跃老师的发言非常高屋建瓴，从哲学到技术到社会科学整个脉络帮我们梳理了一遍，非常有启发。我自己做了几年关于社会学领域的量化研究，尤其是以大数据和计算社会驱动的一些研究。从社会学学科成立的角度来说，以计算为核心其实是社会学一直有的传统或脉络，从社会学的创始人或奠基人孔德Auguste Comte开始，他所倡导成立的社会物理学，用自然科学方式研究这个社会，一直到后来的帕森斯Talcott Parsons提倡的控制论、复杂系统论，芝加哥大学的科尔曼教授James Samuel Coleman，他们发起数理社会学的一个分支。但是在社会学强大的文科传统冲击下，数理社会学或者说偏量化这块一直是比较冷门的领域。
但是在大数据的背景下，这两年以数理社会学为基础发展起来的小分支突然有了非常大的发展。尤其是随着网络科学的发展，特别是复杂系统或者复杂网络领域的发展，社会学或者其他的社会科学领域和自然科学、计算机这几个学科有了非常强的关联。同时以社会模拟为核心的复杂性科学也成了连接自然科学和社会科学非常重要的桥梁。
第三
社会计算与计算社会学的可计算性——测量
我发现一个特点，当我们讲“社会计算”这个词时，主要来自于自然科学领域或计算机领域，而在社会科学领域更多的还是讲计算社会学，或者计算社会科学。实际我们仔细了解大家的定义，发现内涵基本都是一致的。
我想补充的一点是，大数据时代的计算或者计算社会科学或者社会计算，均以计算为核心，那么，什么是可计算的东西，或者用社会学的概念来讲，什么是可以测量的?我们可以把大量概念或很抽象的概念量化，可以把它变成可测量、可计算的东西。这几年随着计算机技术的引进，或者是一些人工智能技术的引进，我们有了很多的高效的计算的工具或者方法。
比如说我们可以基于Facebook预测人的政治态度，可以基于谷歌的街景拍汽车的照片来预测美国人的政治态度。同样我们可以基于微博或Twitter帖子文本来计算每个人的心理特征或每个人自杀的倾向性。
同样的，我们可以对文本进行测量，因为传统上社会科学或者说像社科院这种以文科为传统学科的研究机构，我们处理文本都是通过人工的阅读来处理，但现在有了计算工具，我们可以对文本进行大规模的分析，通过文本进行一些概念的测量，比如说对政策变化的测量，对一些社会舆情方面的测量。在这个测量的基础上，我们可以进一步做一些社会发展趋势的预测。
第四
模型是个黑洞，需要找理论来支撑和解释
但是这里有个小小的麻烦，基于数据挖掘模型的测量实际上是一个黑洞模型。我们做了测量，但是我们缺乏对背后测量机制的了解。不知道测量的这些指标是如何形成的，没办法理解这些指标背后的社会机制，这是很大的问题，也有可能需要我们对研究方法或研究理论进行改进。王老师前面举了AlphaGo的例子，我们可以用围棋来做类比。传统上我们学习围棋要研究定式，通过总结一些局部特征对围棋的博弈进行理解。AlphaGo不再使用定式这个概念，它无需整理和组织围棋的定式规则，而把每一步下棋变成可计算的模型。在社会科学研究中，中观的模式和规则有助于我们理解社会现象，但我们可能也要突破这种“定式”思维，使用更加全局化、系统化或机制化的方式，来更好地理解社会现象，使得我们社会科学研究可以朝着可预测方向前进，做出政策上的建议，或者用王老师的概念——“处方”。在王老师前面所提的理论指引下，我们更好地做一些相关的社会科学领域的研究，在大数据的前提下发展更多的理论、更多的研究方法、更多的分析模型或更多的研究模型。这是我的一点小小感受。谢谢大家！
（本文根据论坛专家点评发言的录音整理而成）
转自：“量化研究方法”微信公众号
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